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  <title>Bigdata大数据 | 上海科鹄网络科技有限公司</title>
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  <meta name="description" content="基本简介大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Va">
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    <a href="/blog/2016/02/08/20160208Bigdata/" class="article-date">
  <time datetime="2016-02-08T08:26:11.000Z" itemprop="datePublished">2016-02-08</time>
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      Bigdata大数据
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    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="基本简介"><a href="#基本简介" class="headerlink" title="基本简介"></a>基本简介</h2><p>大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。</p>
<a id="more"></a>
<h2 id="意义"><a href="#意义" class="headerlink" title="意义"></a>意义</h2><p>现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。</p>
<p>有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。</p>
<p>大数据的价值体现在以下几个方面：</p>
<p>1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销</p>
<p>2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型[15]</p>
<p>3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值</p>
<p>不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。</p>
<p>在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:</p>
<p>1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。</p>
<p>2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。</p>
<p>3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。</p>
<p>4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。</p>
<p>5）从大量客户中快速识别出金牌客户。</p>
<p>6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。</p>
<h2 id="优势"><a href="#优势" class="headerlink" title="优势"></a>优势</h2><p>在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。</p>
<p>一、Hadoop</p>
<p>[5]Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。</p>
<p>Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：</p>
<p>⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。</p>
<p>⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。</p>
<p>⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。</p>
<p>⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。</p>
<p>Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。</p>
<p>二、HPCC</p>
<p>HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。</p>
<p>该项目主要由五部分组成：</p>
<p>1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;</p>
<p>2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;</p>
<p>3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;</p>
<p>4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;</p>
<p>5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。</p>
<p>三、Storm</p>
<p>Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。</p>
<p>Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。</p>
<p>四、Apache Drill</p>
<p>为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel.</p>
<p>据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。</p>
<p>该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。</p>
<p>“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。</p>
<p>通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。</p>
<p>五、RapidMiner</p>
<p>RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。</p>
<p>功能和特点</p>
<p>免费提供数据挖掘技术和库</p>
<p>100%用Java代码(可运行在操作系统)</p>
<p>数据挖掘过程简单，强大和直观</p>
<p>内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程</p>
<p>可以用简单脚本语言自动进行大规模进程</p>
<p>多层次的数据视图，确保有效和透明的数据</p>
<p>图形用户界面的互动原型</p>
<p>命令行(批处理模式)自动大规模应用</p>
<p>Java API(应用编程接口)</p>
<p>简单的插件和推广机制</p>
<p>强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模</p>
<p>400多个数据挖掘运营商支持</p>
<p>耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。</p>
<p>六、 Pentaho BI</p>
<p>Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。</p>
<p>Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。</p>
<p>Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。</p>
<p>Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。</p>
<h2 id="投资热点"><a href="#投资热点" class="headerlink" title="投资热点"></a>投资热点</h2><p>大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。</p>
<p>大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。</p>
<p>因此，大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮。据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，而麦肯锡则预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元，给IT行业开拓了一个新的黄金时代。数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求，相应公司将获得机会。</p>
<p>当前我们还处在大数据时代的前夜，预计今明两年将是大数据市场的培育期，2014年以后大数据产品将会形成业绩。由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显，本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势，以及本地化服务的优势，在应用软件层分得蛋糕，拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好。</p>
<h2 id="预测"><a href="#预测" class="headerlink" title="预测"></a>预测</h2><h3 id="物联网将成为主流"><a href="#物联网将成为主流" class="headerlink" title="物联网将成为主流"></a>物联网将成为主流</h3><p>如今市场上已经出现了大量可穿戴设备和带来数据功能的设备。有些设备设计的非常棒，有些设备虽然风靡一时，但是缺乏实际应用。随着需要24小时随时在线的人员数量持续增长，2015年将是这类设备和早期部署者市场爆发的一年。我们可能很快就会在大街上看到戴着智能眼镜的人。[16]</p>
<h3 id="机器将在重大决策中发挥更大作用"><a href="#机器将在重大决策中发挥更大作用" class="headerlink" title="机器将在重大决策中发挥更大作用"></a>机器将在重大决策中发挥更大作用</h3><p>尽管做出决策的主体还是人，但是目前大数据已经在决策过程中发挥着指导作用。随着机器学习的不断发展，能够分析海量数据的机器将会做出比人类更为精准，更为可靠的决策。在不久的将来这将成为现实。</p>
<h3 id="文本分析将被更为广泛使用"><a href="#文本分析将被更为广泛使用" class="headerlink" title="文本分析将被更为广泛使用"></a>文本分析将被更为广泛使用</h3><p>如今，我们所存储用于分析的大部分数据已经逐渐变成了非结构型数据。在过去几年里，文本分析已经变得越来越复杂，这一趋势还将会继续发展下去。计算机将能够更为熟练地“阅读”一篇文章(或是将声音转化为文字)，并能够理解文章的主题和情感。这意味着这些文章能够像结构型数据那样被分类和分析。</p>
<h3 id="数据可视化工具将统治市场"><a href="#数据可视化工具将统治市场" class="headerlink" title="数据可视化工具将统治市场"></a>数据可视化工具将统治市场</h3><p>市场已经出现了让数据实现可视化的专业软件，它们可以让我们更容易地发现其中的规律，找到因果联系。这些软件将变得越来越复杂并被广泛使用。这类软件市场的增长速度将是其它商务智能软件产品市场增长速度的2.5倍。</p>
<h3 id="公众将会对隐私产生巨大恐慌"><a href="#公众将会对隐私产生巨大恐慌" class="headerlink" title="公众将会对隐私产生巨大恐慌"></a>公众将会对隐私产生巨大恐慌</h3><p>像苹果、索尼和Snapchat等用户在近年来所遭遇的漏洞一样，重大安全漏洞一直以来并没有影响到大众在社交媒体和网络中分享隐私生活细节的行为。实际上，从未有过如此多的人认为，向公司提供个人信息只是享受新技术的便利所付出的小代价。我们能不能承受“完全风暴”。如今，黑客已经能够威胁到最安全的系统，而政府和执行部门防止数据泄漏，将不法之徒绳之以法的进程却非常缓慢。灾难性的黑客攻击或信息泄漏可能将会足以改变人们的态度，让人们恢复保护个人数据的意识。</p>
<h3 id="公司和机构将竞相寻找数据人才"><a href="#公司和机构将竞相寻找数据人才" class="headerlink" title="公司和机构将竞相寻找数据人才"></a>公司和机构将竞相寻找数据人才</h3><p>直接涉足大数据分析的岗位的从业人员明年可能会达到440万人，但是这一数量还不够。据市场观察显示，到2015年(+本站微信networkworldweixin)，70%的美国公司将会执行适当的数据策略，或是为不远的将来制订相关数据策略。虽然设置与大数据分析有关课程的大学数量正在持续增加，但是具备未来所须技能的员工数量还是在持续短缺。</p>
<h3 id="大数据将提供解开宇宙中众多谜团的钥匙"><a href="#大数据将提供解开宇宙中众多谜团的钥匙" class="headerlink" title="大数据将提供解开宇宙中众多谜团的钥匙"></a>大数据将提供解开宇宙中众多谜团的钥匙</h3><p>大型强子对撞机目前正在升级改造中，预计在明年初将重新投入使用。在该设备中，每秒高速质子碰撞将发生6亿次，每年采取的信息达到30拍。这些信息被由分散在36个国家中的170个计算设施所组成的网络进行分析，是迄今为止最大的科研性大数据实验项目。它们目前已经成功找到了与希格斯玻色子理论相匹配的粒子。许多人认为，这一发现意味着在理解宇宙的起源和运转之谜方面，我们正在朝着正确的方向前进。升级后的大型强子对撞机的性能是升级前的两倍，在重新投入使用后，谁又知道我们又将会发现什么呢?</p>

      
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      <strong class="article-nav-caption">Récent</strong>
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          Apache Hadoop
        
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    <a href="/blog/2015/12/12/20151212Docker/" id="article-nav-older" class="article-nav-link-wrap">
      <strong class="article-nav-caption">Ancien</strong>
      <div class="article-nav-title">Docker</div>
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